quant-mind

让量化研究告别翻报告，用自然语言秒查金融知识

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 496 🐛 待处理 27 👀 关注 32
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3126
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

quant-mind 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队LLMQuant
官网地址http://llmquantdata.com
GitHubhttps://github.com/LLMQuant/quant-mind
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,context-engineering,data,harness-engineering,knowledge,llm,pipeline,quantitative-finance,quantitative-research,workflow
GitHub 星标★ 3126
上线时间2025-03-14 00:00:00
代码更新2026-08-15
仓库体积15.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

QuantMind 是一个面向量化金融的智能体原生知识抽取与检索框架。它解决的是量化研究过程中信息过载和知识分散的问题，能够从海量研报、财报、新闻等非结构化文本中自动抽取结构化知识，并构建可检索的知识库。其核心能力包括：基于大语言模型的知识抽取、向量化检索、以及与智能体（Agent）的无缝集成，支持自然语言查询和上下文增强生成。该框架专为量化场景设计，可处理金融领域特有的术语和文档格式，帮助研究员和交易员快速获取关键信息，提升投研效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3126

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶 约 10 分钟 部署方式：库/依赖 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • Python 运行环境（README 未标注最低版本，入口 badge 指向 python.org）
  • 支持 asyncio 异步运行的 Python 解释器
  • 可访问 GitHub 以克隆仓库
  • 可访问示例新闻源 pr-newswire 的网络环境

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    从 GitHub 拉取 quant-mind 源码到本地，README 未提供 PyPI 包名，建议以源码方式使用。

    git clone https://github.com/LLMQuant/quant-mind.git

  2. 2进入项目目录

    切换到刚克隆下来的仓库根目录，后续命令都在此目录执行。

    cd quant-mind

  3. 3编写示例脚本

    把 README Quick Start 中的 batch_run 示例原样保存为 example.py，注意保持 async 结构不变。

  4. 4运行批量采集

    执行脚本，按天切分最近 3 天的新闻采集窗口并并发处理，观察进度与成功/失败计数。

    python example.py

关键配置

配置项必填说明示例
retain_raw_html否是否保留采集到的原始 HTML，示例设为 False 以减小存储False
concurrency否batch_run 的并发窗口数，示例为 33
on_error否单个窗口出错时的处理策略，示例为 skip 跳过skip
source否NewsWindow 的数据来源标识，示例为 pr-newswirepr-newswire

如何确认成功

运行脚本后逐条打印 done/total 进度，最后输出 ok 与 failed 计数即表示批量流程跑通。

常见问题

Q：运行时必须联网吗？

A：示例从 pr-newswire 采集新闻，需要网络访问该来源，离线环境无法获取到数据。

Q：会保存原始网页 HTML 吗？

A：示例中 NewsCollectionCfg(retain_raw_html=False) 已关闭，不会保留原始 HTML。

Q：采集的时间范围怎么定？

A：示例用 NewsWindow 的 start/end（UTC）按天切分，共构造最近 3 天的窗口。

Q：单个窗口出错会中断整个任务吗？

A：on_error="skip" 表示跳过失败窗口继续执行，最终通过 failure_count 查看失败数量。

注意事项

  • README 节选中未给出依赖安装命令，首次运行前请按仓库内的依赖声明自行安装。
  • 示例为异步代码，必须用 asyncio.run(main()) 驱动，直接调用 main() 不会执行。
  • README 提到该仓库面向 Agent 设计，同时也可作为可导入的 Python 库使用。

核心亮点

  • 专为量化金融设计，内置金融实体识别和关系抽取能力，比通用框架更贴合场景
  • 智能体原生架构，支持与 LangChain 等 Agent 框架直接集成，便于构建自动化投研助手
  • 提供完整的知识抽取-存储-检索流水线，开箱即用，降低搭建成本

不足之处

  • 项目尚在成长阶段，文档和社区生态可能不如成熟框架丰富
  • 对中文金融文档的支持效果待验证，可能需要额外适配

适用场景

  • 量化研究员自动阅读每日研报，抽取关键观点和财务指标
  • 投资经理用自然语言查询历史财报中的特定数据，辅助决策
  • 构建智能投研助手，自动回答关于公司基本面、行业动态的问题

替代项目

LlamaIndex、Haystack、txtai

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